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张量网络方法，如含时密度矩阵重整化群（TD-DMRG）和多层多组态含时哈特里（ML-MCTDH），是模拟量子动力学的重要工具。虽然这两种方法在理论上都能在大键维数极限下获得精确解，但近期一项研究报道了它们在激子解离计算中存在高达60%的差异。为解决这一矛盾，该研究团队利用Renormalizer软件框架（一个统一处理矩阵乘积态和树状张量网络态的计算平台）开展了系统性对比研究。 通过重新分析P3HT:PCBM异质结基准模型，研究人员发现观测到的差异主要源于键维数不足。通过增加键维数，该团队首先将差异降至10%以内。进一步采用外推方案和优化张量网络结构后，差异可缩小至约2%。结果表明，当键维数充分扩展时，两种方法均能收敛到数值精确解。该工作不仅验证了两种方法的可靠性，还为量子动力学模拟的未来发展提供了高精度基准数据。